详解深度学习三维重建网络：MVSNet、PatchMatchNet、JDACS-MS

本文目录

1. 三维重建技术简介
2. 三维重建技术流程图及分类

3. 传统三维重建和深度学习三维重建有何不同？

1. 三维重建就业岗位要求
2. 深度学习MVS网络演化图和学习大纲
3. 运行环境及要求基础

三维重建技术简介

三维重建是指用相机拍摄真实世界的物体、场景，并通过 计算机视觉技术进行处理，从而得到物体的三 维模型。下图就是三维重建重建结果：

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三维重建技术是计算机视觉领域几十年来广泛研究的核心问题之一，其应用前景越来越广泛，比如增强现实（AR）、混合现实（MR）、自动驾驶、机器人领域、大型地图构建、文物保护、3D打印等。

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自动驾驶中用于高精地图

三维重建技术流程图及分类

一个完整的三维重建流程如下所示，它涉及的主要技术有：多视图立体几何、深度 图估计、点云处理、网格重建和优化、纹理贴 图、马尔科夫随机场、图割等。

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根据不同的实现方法，我们可以将三维重建分为：传统****基于几何的三维重建和深度****学习方法三维重建。具体细分如下所示：

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传统三维重建深度学习三维重建有何不同呢？

传统的重建方法是使用光度一致性等来计算稠密的三维信息。虽然这些方法在理想的Lambertian场景下，精度已经很高。但也有一些常见的局限性，例如弱纹理，高反光和重复纹理等，使得重建困难或重建的结果不完整。因此，传统三维重建方法在重建的完整性等方面仍有很大的改进空间。

近年来深度学习在三维重建上取得了很大的成功。基于学习的方法可以引入比如镜面先验和反射先验等全局语义信息，使匹配更加鲁棒，从而解决传统方法无法克服的难题。因此掌握基于深度学习的三维重建前沿算法非常重要。另外，在这个大数据时代，深度学习已经是大家必须掌握的技能，传统视觉算法已经很难有新的突破，各个领域都在朝深度学习方向研究，近几年各大视觉会议论文都是基于深度学习来实现三维重建，各个大厂招聘也越来越看重深度学习三维重建方法。